Python在量化交易中的优势
Python作为一种高级编程语言，在量化交易领域有着诸多显著的优势。它拥有丰富的开源库，如“talib”，涵盖了几乎所有常见的技术指标，包括成交量类、能量类、趋向类、反趋向类、量价指标和摆动指标等。这使得开发者能够轻松调用各种指标来构建量化策略，无需从零开始编写复杂的计算代码。
而且，目前国内众多开源量化平台都采用Python语言进行量化策略的开发，像聚宽、米筐、优矿、万矿等平台，为开发者提供了便捷的开发环境和丰富的资源。Python语言的语法简洁易懂，即使是没有深厚编程基础的人，只要学过英语，都能读懂大概的意思，降低了入门的门槛。
Python策略的开发周期非常短。相同的功能，Python代码量通常只有C语言的三分之一左右，这大大提高了开发效率，使得开发者能够更快地将想法转化为实际的策略。
Python在量化交易中的劣势
Python也并非完美无缺。其运行速度相对较慢是一个明显的缺点。据统计，C语言的运行速度大约是Python的十倍。例如，执行一段相同的代码，Python可能需要30秒，而C语言仅需3秒。
这在一些对交易速度要求极高的高频策略中，可能会成为一个致命的缺陷。因为在高频交易中，每一秒的延迟都可能导致巨大的损失。
C语言在量化交易中的特点
C语言作为一种底层编程语言，具有极高的运行速度和效率。在量化交易中，如果策略对速度的要求极高，例如高频策略，C语言往往是首选。
但C语言的门槛相对较高，不仅在语言本身的学习上有难度，而且在交易通道的获取和使用上也存在挑战。这使得一般人很难涉足C语言开发的高频策略。
量化交易中语言的选择
在量化交易中，选择Python还是C语言，或者其他编程语言，关键在于自身的需求和策略的特点。
对于中低频的量化策略，由于对交易速度的要求不是特别苛刻，Python通常能够满足需求。其丰富的库、简洁的语法和快速的开发周期，使得开发者能够更专注于策略的逻辑和优化。
而对于那些追求极致速度的高频策略，C语言则更具优势。但需要注意的是，开发高频策略不仅需要精通C语言，还需要具备深厚的交易知识和经验。
量化交易平台的选择
在众多的量化交易平台中，每个平台都有其特点和优势。天勤量化平台因其免费、开源、方便和数据稳定等特点，具有一定的潜力。但平台的未来发展，包括是否收费以及收费对象等，仍存在不确定性。
其他有用的库
除了上述提到的库，Python还有一些其他非常有用的库，如Sklearn、TensorFlow、arch等。这些库为量化交易中的数据分析、机器学习和模型构建等提供了强大的支持。
在量化交易中，选择合适的编程语言和交易平台是成功的关键之一。开发者需要根据自身的实际情况和策略需求，做出明智的选择。
相关问答
Python在量化交易中有哪些开源库？
Python在量化交易中有很多开源库，比如“talib”，涵盖了多种技术指标，还有Sklearn、TensorFlow、arch等用于数据分析和模型构建。
国内有哪些采用Python开发的量化平台？
国内采用Python开发的量化平台有聚宽、米筐、优矿、万矿等。
Python策略开发的优势是什么？
Python策略开发的优势包括丰富的开源库、语法简洁易懂、开发周期短、代码量少等。
C语言在量化交易中的优势是什么？
C语言在量化交易中的优势是运行速度快，适合对速度要求极高的高频策略。
如何选择量化交易平台？
选择量化交易平台要考虑免费与否、开源情况、使用方便程度、数据稳定性等因素，还要关注平台的未来发展趋势。
Python在编程语言排行榜中的排名如何？
TIOBE于2020年3月公布的编程语言排行榜中，Python排名第三。
简短标题：Python在量化交易中何时会输给C语言
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